企业构建统一CMDB数据源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台，对接数十款产品的API，拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理，需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递，将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档，使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据，在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据，实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听，及时感知云上资源的增删改，洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节，我们以ECS资源的网络配置数据为例，使用 python脚本模拟将资源配置数 据导入企业自有系统。用到了配置审计的 API，在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core：在多账号情况下，列出主账号下指定账号 组的所有资源数据：在多账号情况下，查询指定资源的详细数据 注意：上述两个...
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 通过 EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据 EMR元数据迁移至 DLF 湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多 元数据迁移验证 源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支 数据一致性校验 持已有 EMR集群元数据库使用 RDS或内置 MySQL ...
大数据近实时数据投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
提供用户在云上使用开 源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机器学习等场 景下的大数据解决方案。详见：https://www.aliyun.com/product/emapreduce 大数据计算服务 MaxCompute：是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全 托管的 PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。详见...
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的数 据状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
文档版本：20220127 XVI 电商网站数据埋点及分析 电商网站数据埋点 步骤3 找到 customer_entity这张表（即用户表），执行 SQL操作，发现当前仅一条示例数据（如果有数据可以先删除，再执行数据生成）。文档版本：20220127 XVII 电商网站数据埋点及分析 电商网站数据埋点 步骤4 执行数据生成，构建假数据。文档版本：...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
本实践以完整的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示分析结果的全流程参考示例，可作为客 户PoC验证和实际项目参考使用。场景描述 电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指 标、销售排名、订单地区分布等...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
本实践介绍如何快速收集海量用户行为数 据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并 通过实时流计算、云数据库 ClickHouse等 技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和 画像，实现个性化系统推荐服务。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP EIP 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
最佳实践概述 数据采集函数 第一个函数是直面大流量请求的数据采集函数，主要职责是在流量高峰期快速弹 起多个实例承载大并发量的请求采集数据，在流量低峰时逐步缩减实例来达到成 本优化控制。数据削峰填谷函数 第二个函数用来对大量的消息做削峰填谷，避免压垮下游服务，同时可以选择在该 函数中对数据做一些预处理的操作...
异地双活场景下的数据双向同步
概述 随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数据一致性，为业务增加可用性和灵活性。 适用场景 数据库双向同步 数据库全局ID不冲突 双活架构的数据库建设问题 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 DTS双向同步，采用独立模块避免数据同步占用系统资源。 奇偶ID涉及，避免数据冲突。 DTS多种处理冲突的方式供业务选择。 安全：原生的多租户系统，以项目进行隔离，所有计算任务在安全沙箱中运行。
随着客户业务规模的扩大，对系统高可用性要求越 数据库双向同步 来越高，越来越多用户采用异地双活/多活架构，多 数据库全局 ID不冲突 活架构往往涉及业务侧做单元化改造，本方案仅模 双活架构的数据库建设问题 拟用户已做单元化改造后的数据双向同步，数据库 采用双主架构，本地写本地读，同时又保证双库的数 据一致性，为...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
Hologres常见使用场景 联邦分析实时数据和离线数据 业务数据分为冷数据和热数据，冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中，热数 据存储在Hologres中。Hologres可以联邦分析实时数据和离线数据，对接BI分析 工具，快速响应简单查询与复杂查询的业务需求。图1.联邦分析架构图 实时数据仓库 实时写入业务数据至实时计算，使用...
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
基于 DataWorks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发，包含 日志采集、处理及分析 数据实时采集到 kafka 通过实时计算对数据进行 日志使用 Flink实时写入 HDFS ETL写入 HDFS，使用 Hive进行数据分析。通过 日志数据实时 ETL Dataworks进行数据治理，...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，无需对数据分析应用做...
影视数据分发汇集与传输加速
场景描述 使用阿里云对象存储服务OSS及OSSBrowser 工具，实现影视数据多用户多地域分发、汇集， 以及传输加速的最佳实践。 解决问题 1.跨地域、多角色、分权限文件上传、下载。 2.基于OSS及其客户端实现Serverless文件 分发服务（可替换传统FTP服务）。 3.OSS文件传输全球加速。 产品列表 lOSS lRAM
影视数据分发汇集与传输加速 场景描述 业务架构 使用阿里云对象存储服务 OSS及 OSSBrowser 工具，实现影视数据多用户多地域分发、汇集，以及传输加速的最佳实践。解决问题 1.跨地域、多角色、分权限文件上传、下载。2.基于 OSS及其客户端实现 Serverless文件 分发服务（可替换传统 FTP服务）。3.OSS文件传输全球加速。产品...
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